梁 雯，凌 珊（安徽大學 商學院，安徽 合肥 230001）

0 引言

隨著經(jīng)濟全球化的不斷加強以及我國對外貿易的深化，物流業(yè)越來越成為重要的服務行業(yè)，一個國家或地區(qū)物流業(yè)發(fā)展對于這個國家或地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展有重要的影響。安徽省作為國家中部崛起計劃的重要省份，經(jīng)濟發(fā)展也離不開物流行業(yè)的支撐。2012年安徽省交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值比上一年增長10.24%。2003～2012年安徽省旅客周轉量和貨物周轉量都在逐年上升，特別是2008年，旅客周轉量比上一年增長24.54%，貨物周轉量增長193.79%。同時也應該看到，對于物流行業(yè)發(fā)展的投入也在逐年增加，2012年交通運輸、郵電通信業(yè)從業(yè)人數(shù)比2011年增加8.62%，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產投資2009～2012年都保持比較平穩(wěn)，但在2009年比2008年增長32.93%。公路里程在2006年增加了102.74%。在這些數(shù)字和信息的背后隱藏著物流效率的問題，經(jīng)濟的增長不應該以浪費資源為條件，本文嘗試從安徽省2003～2012年物流行業(yè)的投入與產出數(shù)據(jù)，縱向分析出安徽省的物流效率，找出問題并為物流行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供建議與對策。

1 DEA模型介紹

DEA是數(shù)據(jù)包絡分析的簡稱，它是數(shù)學、運籌學、數(shù)理經(jīng)濟學、管理科學和計算機科學的一個新的交叉領域，由A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年開始創(chuàng)建的，并命名為DEA。DEA基于投入—產出數(shù)據(jù)，在相同類型的決策單元之間分析得到相對有效性，因此得到廣泛的運用。

1.1 CCR模型

CCR模型是用來評價規(guī)模有效性和技術有效性DEA模型的。假設有n個具有可比性的部門或單位（稱為決策單元，簡單記為DMU），每個DMU都有m種類型的“輸入”，以及s種類型的“輸出”，vi表示對第i種投入的一種度量，ui表示對第i種產出的一種度量。

為了方便，記：

CCR模型為：

對于模型（2）中的 θ、s-、s+：

（1）當θ=1且s-=0，s+=0時，決策單元為DEA有效。

（2）當θ=1且s-、s+不全為0時，決策單元為弱DEA有效。

（3）當θ＜1時，決策單元為DEA無效。

1.2 BCC模型

BCC模型是專門用于評價決策單元的技術有效性的DEA模型。

對于模型（3）中的 θ、s-、s+：

（1）當σ=1且s-=0，s+=0時，決策單元為DEA純技術有效。

（2）當σ=1且s-、s+不全為0時，決策單元為弱DEA純技術有效。

（3）當σ＜1時，決策單元為DEA純技術無效。

在DEA中，總體效率為θ，純技術效率為σ，純規(guī)模效率為ω。這三個參數(shù)之間的關系是ω=θσ。

2 實證分析

2.1 建立決策單元和指標體系

2.1.1 確定決策單元

為了分析安徽省物流效率以及研究它今后的持續(xù)發(fā)展性，本文將安徽省2003～2012年各年份的投入—產出數(shù)據(jù)作為決策單元，進行縱向分析，研究安徽省物流效率的連續(xù)性及可持續(xù)性。

2.1.2 建立指標體系

對安徽省物流效率分析是一個多投入、多產出體系的分析，在指標選取中，投入要素分別從人力投入、物力投入、基礎設施投入方面選取了五個代表性指標。投入指標分別為：物流從業(yè)人員人數(shù)（萬人）、固定資產投資（億元）、鐵路營運里程（公里）、內河航道里程（公里）、公路里程（公里）。產出要素分別從社會效益、經(jīng)濟效益方面選取了三個代表性指標。產出指標分別為：旅客周轉量（億人公里）、貨物周轉量（億噸公里）、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值（億元）。

（1）投入指標

X1：物流從業(yè)人員人數(shù)（萬人）。物流從業(yè)人員包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的從業(yè)人員數(shù)，反映的是對物流業(yè)的人力投入。

X2：固定資產投資（億元）。固定資產投資包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的全社會固定資產投資，反映的是對物流行業(yè)的財力投入。

X3：鐵路營運里程（公里）。

X4：內河航道里程（公里）。

X5：公路里程（公里）。

X3、X4、X5反映的是對物流行業(yè)的基礎設施投入。

（2）產出指標

Y1：旅客周轉量（億人公里）。

Y2：貨物周轉量（億噸公里）。

Y3：交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值（億元）。

Y1、Y2、Y3反映了物流的投入所帶來的產出，即其產生的經(jīng)濟、社會效益。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用的安徽省2003～2012年物流投入—產出數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國國家統(tǒng)計局和《安徽省統(tǒng)計年鑒》，樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 2003～2012年安徽省物流業(yè)樣本數(shù)據(jù)

2.3 DEA模型計算及分析

運用DEAP－xp1分析軟件將表1中的數(shù)據(jù)進行計算，VRS（規(guī)模報酬可變）和CRS（規(guī)模報酬不變）的計算結果如表2、表3所示。

表2 VRS物流效率評價DEA計算結果

對于表2計算結果作出如下分析：

（1）總體效率 θ

表3 CRS物流效率評價DEA計算結果

有6個年份是DEA有效的，分別為2003年、2004年、2005年、2008年、2011年、2012年。有4個年份是DEA無效的，分別為2006年、2007年、2009年、2010年。其中，2007年、2009年和2010年無冗余和不足，2009年的總體效率最低。總體來看，總體效率的平均值為0.975，說明安徽省的物流效率較高。

從投入來看，從業(yè)人員、鐵路營運里程、內河航道里程得到了充分利用，沒有冗余；而固定資產投資和公路里程在2006年出現(xiàn)冗余。從產出來看，旅客周轉率、貨物周轉率和物流行業(yè)增加值均在2006年出現(xiàn)不足。

（2）純技術效率σ

純技術效率平均值達到0.997，有9個年份純技術效率DEA有效，分別為2003年、2004年、2005年、2007年、2008年、2009年、2010年、2011年和2012年。有1個年份純技術效率DEA無效，即為2006年。2007年、2009年和2010年純技術效率為DEA有效，但是總體效率為DEA無效，是由于規(guī)模效率的DEA無效造成的。

（3）規(guī)模效率 ω

規(guī)模效率DEA有效的年份與總體效率DEA有效的年份一樣，有6個，分別是2003年、2004年、2005年、2008年、2011年、2012年。規(guī)模效率DEA無效的年份有4個，分別為2006年、2007年、2009年和2010年，且這些年份的規(guī)模收益都是遞增的，說明發(fā)展?jié)摿^大，加大生產規(guī)模的話可以實現(xiàn)物流行業(yè)的規(guī)模效應。

表2和表3計算結果的比較：（1）CRS計算中的技術效率和VRS計算中的總體效率相同。（2）在VRS計算中，2007年、2009年和2010年的規(guī)模效率ω雖然不為1，但是純技術效率σ=1，冗余和不足均為0。2006年的純技術效率和規(guī)模效率都不為1，在VRS計算中出現(xiàn)了冗余和不足。（3）在CRS計算中，只要是技術效率不為1的年份，都出現(xiàn)了冗余和不足。

2.4 非DEA有效年份的投影

非DEA有效的年份投入冗余和產出不足如表4所示。

表4 非DEA有效年份的投影

在表4中可以看到，投入的冗余表現(xiàn)在固定資產投資和公路里程上；產出不足表現(xiàn)在旅客周轉量、貨物周轉量和物流行業(yè)增加值上。其中，2007年、2009年和2010年的冗余和不足均為0，說明資源配置比例達到了最優(yōu)，且當年的規(guī)模收益是遞增的，如果加大規(guī)模，在更高水平上達到資源比例優(yōu)化，那么會產生更大的收益。上述3個年份中，2009年的規(guī)模效率為0.891，導致其總體效率為0.891，是DEA無效年份中總體效率最小的1個年份，規(guī)模因素的制約作用也是最大的。2007年和2010年的規(guī)模效率比2009年的大，其規(guī)模因素的制約作用比2009年的小。

2006年是唯一一個總體效率、純技術效率和規(guī)模效率均不為1的年份，所以其DEA無效既有純技術因素的原因，也有規(guī)模因素的制約。物流行業(yè)固定資產投資由2005年的229.75億元增加到2006年的300.09億元，增幅達到30.62%，導致了固定資產投資冗余3.113億元。同年，公路里程由2005年的72 807公里增加到147 611公里，增幅達到102.74%，致使冗余達到31 761.553公里。由于技術上的原因使投入資源未能得到充分利用，在資源配比上的不協(xié)調導致了資源浪費。在規(guī)模上也未能與資源投入量達到相適應，從而規(guī)模效率也未達到1。

對非DEA有效年份的物流投入和產出進行調整。以2006年為例，如果固定資產投資減少3.113億元，公路里程減少31 761.553公里，那么貨物周轉量將增加512.501億噸/公里。經(jīng)過調整，物流利用率會更高，物流行業(yè)會得到進一步發(fā)展。

3 結論與建議

本文通過計算分析，得到安徽省2003～2012年物流效率，總體來看物流效率較高，其中總體效率DEA有效的年份達到6個。純技術效率DEA有效的年份較多，達到9個，且純技術效率的平均值最高。其它非DEA有效年份主要是由于規(guī)模效率沒有達到1，規(guī)模因素在一定程度上制約了物流效率。從表4中的投影也可以看出，投入冗余和產出不足也制約著物流效率。資源投入在某些年份沒有達到比例最優(yōu)，致使資源沒有得到有效利用，產出也不是已配置資源可達到的最大產出。

對于安徽省物流發(fā)展現(xiàn)狀，建議：（1）合理配置資源，通過經(jīng)驗和計算得到最優(yōu)的資源配置比例，避免浪費產生的無效。（2）適當擴大規(guī)模，使當前配置的資源得到充分利用。從安徽省物流使用效率現(xiàn)狀來看，規(guī)模因素導致的無效程度較大，適當擴大規(guī)模能使已配置的資源在更高層次上達到最優(yōu)，從而獲得更大的規(guī)模收益。（3）加強物流信息化建設，通過信息化使物流資源配置更合理，物流業(yè)務有序順暢的完成，從而提高物流效率。

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